Поделиться через

Настройка базового образа для сеанса вычислений

  • Статья

В этом разделе предполагается, что у вас есть знания о средах Docker и Машинное обучение Azure.

Шаг 1. Подготовка контекста Docker

Создание image_build папки

В локальной среде создайте папку со следующими файлами, структура папок должна выглядеть следующим образом:

|--image_build
|  |--requirements.txt
|  |--Dockerfile
|  |--environment.yaml

Определение необходимых пакетов в requirements.txt

Необязательно. Добавление пакетов в частный репозиторий pypi.

С помощью следующей команды для скачивания пакетов в локальный: pip wheel <package_name> --index-url=<private pypi> --wheel-dir <local path to save packages>

requirements.txt Откройте файл и добавьте в него дополнительные пакеты и определенную версию. Например:

###### Requirements with Version Specifiers ######
langchain == 0.0.149        # Version Matching. Must be version 0.0.149
keyring >= 4.1.1            # Minimum version 4.1.1
coverage != 3.5             # Version Exclusion. Anything except version 3.5
Mopidy-Dirble ~= 1.1        # Compatible release. Same as >= 1.1, == 1.*
<path_to_local_package>     # reference to local pip wheel package

Дополнительные сведения о структурировании файла см. в формате файла "Требования" requirements.txt в документации pip.

Определение Dockerfile

Dockerfile Создайте и добавьте следующее содержимое, а затем сохраните файл:

FROM <Base_image>
COPY ./* ./
RUN pip install -r requirements.txt

Примечание.

Этот образ docker должен быть построен на основе базового образа mcr.microsoft.com/azureml/promptflow/promptflow-runtime:<newest_version>потока запроса. Если возможно, используйте последнюю версию базового образа.

Шаг 2. Создание пользовательской среды Машинное обучение Azure

Определение среды в environment.yaml

В локальном вычислении можно использовать интерфейс командной строки (2) для создания настраиваемой среды на основе образа Docker.

Примечание.

  • Обязательно выполните необходимые условия для создания среды.
  • Убедитесь, что вы подключены к рабочей области.
az login # if not already authenticated

az account set --subscription <subscription ID>
az configure --defaults workspace=<Azure Machine Learning workspace name> group=<resource group>

Откройте файл и добавьте следующее environment.yaml содержимое. Замените <заполнитель environment_name> нужным именем среды.

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: <environment_name>
build:
  path: .

Создать среду

cd image_build
az ml environment create -f environment.yaml --subscription <sub-id> -g <resource-group> -w <workspace>

Примечание.

Создание образа среды может занять несколько минут.

Перейдите на страницу пользовательского интерфейса рабочей области, перейдите на страницу среды и найдите созданную пользовательскую среду.

Вы также можете найти изображение на странице сведений о среде и использовать его в качестве базового образа для вычислительного сеанса запроса. Этот образ также будет использоваться для создания среды для развертывания потока из пользовательского интерфейса. Узнайте больше , как указать базовый образ в сеансе вычислений.

Дополнительные сведения об интерфейсе командной строки среды см. в статье "Управление средами".

Следующие шаги